神經(jīng)元模型是一個(gè)包含輸入，輸出與計(jì)算功能的模型。輸入可以類比為神經(jīng)元的樹突，而輸出可以類比為神經(jīng)元的軸突，計(jì)算則可以類比為細(xì)胞核。
下圖是一個(gè)典型的神經(jīng)元模型：包含有3個(gè)輸入，1個(gè)輸出，以及2個(gè)計(jì)算功能。
注意中間的箭頭線。這些線稱為“連接”。每個(gè)上有一個(gè)“權(quán)值”。
連接是神經(jīng)元中最重要的東西。每一個(gè)連接上都有一個(gè)權(quán)重。
一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練算法就是讓權(quán)重的值調(diào)整到最佳，以使得整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)效果最好。
我們使用a來(lái)表示輸入，用w來(lái)表示權(quán)值。一個(gè)表示連接的有向箭頭可以這樣理解：在初端，傳遞的信號(hào)大小仍然是a，端中間有加權(quán)參數(shù)w，經(jīng)過(guò)這個(gè)加權(quán)后的信號(hào)會(huì)變成a*w，因此在連接的末端，信號(hào)的大小就變成了a*w。
在其他繪圖模型里，有向箭頭可能表示的是值的不變傳遞。而在神經(jīng)元模型里，每個(gè)有向箭頭表示的是值的加權(quán)傳遞。
如果我們將神經(jīng)元圖中的所有變量用符號(hào)表示，并且寫出輸出的計(jì)算公式的話，就是下圖。
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